论文笔记：Fully-Convolutional Siamese Networks

一、基本信息

标题：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
时间：2016
论文领域：目标跟踪、深度学习
引用格式：Bertinetto L, Valmadre J, Henriques J F, et al. Fully-convolutional siamese networks for object tracking[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016: 850-865.

二、研究背景

传统跟踪问题通过在线学习，使用视频本身作为训练数据。模型学习丰富程度有限。提到使用CNN提取特征，在不知道最终对象前，需要通过随机梯度拟合权重，速度受到限制。
学习自身特征：TLD、Struck、KCF。数据有限，导致模型有限。
深度学习：训练数据有限、实时性不够。
预训练：使用浅层方法，没有发挥端到端优势
SGD：时效性不行

三、创新点

使用Siamese架构，它对于搜索图像是完全卷积的:通过双线性层计算两个输入的互相关联，实现了密集而高效的滑动窗口评估。

Deep similarity learning for tracking

有这么一个函数$f(z,x)$，它可以计算两张图中描述相同对象得分。通过使用Siamese网络，$f(z,x)=g(\phi (z),\phi (x))$，z和x分别输入两帧，经过$\phi$变换，最后可以使用相似函数g计算得分f。

Fully-convolutional Siamese architecture

具体得分计算公式：
$$f(z,x)=\phi (z)\ast \phi (x)+b1$$
$\phi$是一个全卷积网络，可以兼容不同输入大小，z是追踪对象，x是需要判别的帧。z通过$\phi$后得到6x6x128特征图，把它作为卷积核，应用到x通过$\phi$后得到的22x22x128特征图上。结果就是得到17x17的得分图（尺寸取决于输入x和z的大小）。这样通过最后的卷积计算了255x255中17个区域的得分。
假设得到一个点的得分最高，那么如何确定真实位置，具体做法是：取中心+中心偏移量x步长

损失函数

$$\ell (y,v)=\log (1+\exp (-yv))$$
$y\in \{+1,-1\}$代表代表真实标签值，$v:\mathcal{D}\to \mathbb{R}$，对于一个得分地图的点y和v的计算如上，当v很大时，且真实标签为1，则损失小，否则损失大。相反同理。
对于整个得分地图（就是最后输出的17x17图）,取了平均
$$L(y,v)=\frac{1}{|\mathcal{D}|}\sum _{u\in \mathcal{D}}\ell (y[u],v[u])$$
使用SGD：
$$\arg \underset{\theta }{\min }\underset{(z,x,y)}{E}L(y,f(z,x;\theta ))$$

确定训练对

只要x和z在视频里相隔不超过T帧，那么都可以作为一个训练对。
图片要进行归一化，但是不能破坏长宽比，而是用背景补充。

前面提到，训练时数据输入网络前要先把图像固定到特定的尺寸，论文里使用的尺寸为：模板127×127，待搜索图像255×255。固定图像尺寸的目的是使得跟踪的目标始终处于视频的正中心，如图2所示，这些图片截取自视频中不同的两帧。
这里不是简单的使用修剪或拉伸来处理的，如果这样做的话会丢失掉原图的信息。这里使用的做法是，如果bounding box的尺寸为(w,h)，填充的边缘为p，那么缩放系数s的选择依据是使得缩放后的框框的面积等于一个固定的常数，即：
s(w+2p)×s(h+2p)=A
文中使用的A是127×127，图像边缘的填充为p=(w+h)/4
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至于y怎么确定呢，也就是说什么叫做正样本什么叫做负样本呢？定义如下：

$$y[u]=\{\begin{array}{ll}+1& \text{ if }k\Vert u-c\Vert \le R\\ -1& \text{ otherwise }\end{array}$$

c是图片中心，k是网络最终总步长，如果距离中心不是很远那么是正样本，否则是负样本。

四、实验结果

在准确度不错的情况下，速度达到当时最先进水平

五、结论与思考

作者结论

在这项工作中，我们背离了传统的在线学习跟踪方法，并展示了一种替代方法，该方法侧重于在离线阶段学习强嵌入内容。与它们在分类设置中的使用不同，我们证明了对于跟踪应用，Siamese完全卷积深度网络能够更有效地使用可用数据。这反映在测试时，通过执行有效的空间搜索，也反映在训练时，每个子窗口有效地代表一个有用的样本，几乎没有额外的成本。实验表明，深度嵌入为在线跟踪器提供了丰富的特性来源，并使简单的测试时间策略能够很好地执行。我们相信，这种方法是对更复杂的在线跟踪方法的补充，并期待未来的工作能更彻底地探索这种关系

总结

本文提出使用典型Siamese Networks分别提取模板和待检测图，然后将模板的特征图作为卷积核，与待检测特征图进行卷积。

思考

那么这种做法是否能应用在目标识别领域？

但是由于本文的孪生网络是以端到端的形式学习出来的，那么可以认为，它训练出来的这个特征提取器，提取的特征更适合做卷积来获得最后的相似度得分图。

参考

【论文笔记】目标跟踪算法之Siamese-FC
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking基于全卷积孪生网络的目标跟踪算法SiameseFC